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使用PyTorch进行RNN和LSTM回归预测

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简介：
本项目利用PyTorch框架实现基于循环神经网络（RNN）及长短时记忆网络（LSTM）的时间序列回归预测模型，适用于各类连续值预测任务。 三份数据集用于实验分析。对于每种方法的预测结果，使用RMSE、MAE和MAPE作为评价指标。此外，还有预测曲线图以及测试集中具体数值的预测值。 执行脚本段落件名为xxx_prac.py，包含了各种方法的具体实现步骤。 utils.py是一个工具脚本，其中包含模型类及所需函数。 超参数.docx文档记录了三份数据集在RNN、LSTM和AM-LSTM三种方法中所使用的超参数。对于MLP和SVR的超参数则未进行调整，可能意义不大。

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  • 使用PyTorch进行RNN和LSTM回归预测
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    本项目利用PyTorch框架实现基于循环神经网络（RNN）及长短时记忆网络（LSTM）的时间序列回归预测模型，适用于各类连续值预测任务。 三份数据集用于实验分析。对于每种方法的预测结果，使用RMSE、MAE和MAPE作为评价指标。此外，还有预测曲线图以及测试集中具体数值的预测值。 执行脚本段落件名为xxx_prac.py，包含了各种方法的具体实现步骤。 utils.py是一个工具脚本，其中包含模型类及所需函数。 超参数.docx文档记录了三份数据集在RNN、LSTM和AM-LSTM三种方法中所使用的超参数。对于MLP和SVR的超参数则未进行调整，可能意义不大。
     
  • 使用PyTorch-RNN进行回归曲线预测方法
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    本篇文章探讨了如何利用PyTorch框架下的RNN模型来进行回归问题中的曲线预测，通过实例分析展示了该技术的应用和效果。 今天为大家分享一篇关于使用Pytorch-RNN进行回归曲线预测的文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编继续了解吧。
     
  • 【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip
     
  • 使用PyTorch进行LSTM预测入门实践
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    本教程旨在引导初学者掌握利用PyTorch框架实现LSTM（长短时记忆网络）模型的基本预测方法，通过实例讲解和代码演示，帮助读者轻松上手基于深度学习的时间序列预测任务。 基于Pytorch的LSTM预测实现（入门级别）主要涉及使用Python深度学习框架Pytorch来构建一个简单的长短期记忆网络模型，用于时间序列数据的预测任务。此教程旨在帮助初学者理解如何准备数据、定义神经网络架构并训练模型以完成基本的时间序列分析工作。 步骤包括： 1. 准备和预处理数据集； 2. 构建LSTM模型，并利用Pytorch框架中的相关函数进行实现； 3. 用适当的损失函数与优化器对模型进行训练，同时确保设置合理的超参数； 4. 最后评估该预测模型的性能。 通过遵循这些步骤，读者可以掌握使用Pytorch和LSTM的基本概念和技术来解决实际问题。
     
  • 【LSTM预测】利用RNN-LSTM卷积神经网络进行空调能耗数据的回归预测（含Matlab代码）.zip
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    本资源提供基于RNN-LSTM模型结合卷积神经网络对空调能耗数据进行回归预测的方法与实现，附带详细Matlab代码及说明文档。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • LSTM：利用Theano进行轨迹预测的LSTM-RNN源码
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    这段代码提供了一个使用Theano库实现的长短时记忆网络（LSTM）模型，专为基于历史数据预测轨迹设计。适用于时间序列分析和机器学习项目。 信息技术用于轨迹预测的LSTM-RNN网络。依赖性：Python-2.7.12平台Windows 10（64位） IntelliJ IDEA 2017.2.6版本，档案文件包括以下内容： - default.config: 默认执行配置为dict字符串（纯文本） - test.py: 运行默认测试的演示脚本 - config.py: 涉及配置处理的方法 - utils.py: 实用工具方法，包含文件操作、断言和日志记录等功能。 - dump.py：预测结果转储和平移规则转储的方法。 在lstm模块中： - __init__.py：初始化文件 - sampler.py：用于跟踪样本的读取、加载、保存及更新的操作类Sampler - model.py: 实现网络模型SocialLSTM的定义。
     
  • 使用PyTorch和LSTM进行多变量多步股票预测
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    本项目利用Python的深度学习库PyTorch及循环神经网络模型LSTM，实施并优化了对多个股票变量的未来走势进行多步预测的算法。 使用PyTorch通过LSTM实现对股票的多变量多步预测。
     
  • 使用PyTorch进行LSTM预测的入门级实现
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    本教程为初学者介绍如何利用Python深度学习库PyTorch搭建和训练简单的LSTM模型来进行时间序列预测，适合无经验读者快速上手。 基于Pytorch的LSTM预测实现（入门级别）主要涉及使用Python深度学习库PyTorch构建一个简单的长短期记忆网络模型来进行时间序列预测或分类任务。这类教程适合初学者，从数据预处理、模型搭建到训练及评估都会详细讲解，并提供代码示例帮助理解每一步的具体操作和原理。 LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够捕捉长期依赖关系，在自然语言处理、语音识别以及时间序列预测等领域有着广泛的应用。通过使用PyTorch，开发者可以利用其灵活的API来构建复杂的深度学习模型，并且方便地进行实验与调试。
     
  • 利用Python和PyTorch中的LSTM进行风速预测
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    本项目采用Python与深度学习库PyTorch，运用长短期记忆网络（LSTM）模型，旨在实现对风速数据的有效预测，为可再生能源领域的风电调度提供科学依据。 在PyTorch中使用LSTM进行风速预测涉及构建一个序列模型来分析历史风速数据，并基于这些数据对未来风速做出预测。这通常包括准备时间序列数据、定义LSTM网络架构、训练模型以及评估其性能等步骤。通过这种方式，可以利用深度学习技术捕捉复杂的时间依赖关系，从而提高风速预测的准确性。
     
  • 【RNN预测】利用RNN循环神经网络进行回归预测并附带MATLAB代码 上传.zip
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    本资源提供基于RNN（循环神经网络）的回归预测方法，并包含详尽的MATLAB实现代码。通过下载配套的ZIP文件，用户可以深入学习如何使用RNN进行时间序列分析和预测任务，适合初学者及进阶研究者参考实践。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容： 标题所示，详细介绍涵盖以下方面： **智能优化算法及其应用** - 改进的单目标和多目标智能优化算法 - 生产调度研究（包括装配线调度、车间调度等） - 路径规划问题（旅行商问题、车辆路径规划、机器人及无人机路径规划） **电力系统优化研究** - 微电网与配电网系统的优化配置及相关技术 **神经网络回归预测与时序预测分类清单** 涵盖BP、LSSVM、SVM等多种算法，并延伸至CNN等深度学习模型的运用。 **图像处理算法** 包括但不限于车牌识别，交通标志检测，指纹和虹膜识别以及各类目标及病灶的精准定位与分析技术 **信号处理算法** 涉及多种类型的信号（如脑电波）的采集、处理及故障诊断方法 **元胞自动机仿真应用** 涵盖从模拟人群疏散到病毒传播等广泛应用场景的研究与实践 面向对象：本资源适合本科及以上年级的学生和从事相关领域研究工作的人员使用，旨在提供科研学习中的技术支持。